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社会化媒体时代,如何做好文本分析?

    

社会化媒体营销

    文本数据来源异常广泛且多样,很多时候需要搜索海量的网页。当然,只有基于恒河沙数般体量的大数据文本分析,才可能得出比较可靠、有说服力的商业insight。“文本分析”,或者“语义分析”是分析海量的非结构性的文本(信息)数据,回答的不仅是“是什么”的描述性分析,更多的回答了“为什么”,即目标用户购买和使用产品的潜在动机/真实需求。


    基于大数据的文本分析被广泛应用于各种行业来解决关键的知识性问题,例如从CRM 数据、 社交媒体、 新闻网站和购物网站评论等渠道获取文本数据,再通过计算机自然语言处理,从而揭示出在任何非结构化文本信息中的人物、事件、时间、地点等内容,从而能够提供贯穿所有业务的全新层面的理解。


    举例来说,用户满意度的上升,可以从评论量中好评的增加以及服务评价几颗星来看出,但这只是描述性的分析,并不能知道为什么用户会给好评,产品或服务的哪些方面会得到好评。借助文本/语义分析,我们可以了解到这段时间排名靠前的评论词汇大都是正面的评论,而且可以清楚的看到用户对哪些方面感到满意,这是成功的经验,是需要巩固和加强的地方。反之,用户关于产品/服务反馈较负面的方面是我们需要重点注意和改善的。

简而言之,基于大数据的文本分析能够揭示出潜藏在文本信息当中的趋势和关联,为商业决策、行业趋势研究和热点内容追踪提供有力支持。


    社会化媒体时代,用户在购买产品/服务前,或是使用产品/服务之后,会在互联网上表达自己的对产品的疑虑或看法,通过互联网这个平台表达社情民意,体现自身的真实意愿和产品/服务的体验感受等。

用户所产生的海量的、有价值的文本信息“聚集地”:社交网络、新闻媒体、用户反馈、购物网站、用户调研。同时,在互联网的产品和运营工作中,我们主要注意如下3类文本信息来源渠道,即社交媒体、电商平台及APP应用市场上的用户对于产品/服务的“发声”。社交媒体发展日益瞩目,论坛、博客、微博、微信等社交网络接踵而至,它们在悄无声息中改变着我们的生活方式。电子商务网站上的海量的用户言论数据隐含着巨大的信息,这些网站包括且不限于淘宝网、京东商城、亚马逊和大众点评网等主流购物、服务平台。


    移动互联网时代诞生了的APP,这些APP除了“挂”在自家的官方网站以外,更多的是分布于第三方应用市场(如苹果商店、91助手豌豆荚、小米应用市场、百度手机助手等),这时收集用户的大量吐槽对于改善APP的用户体验至关重要。通过对用户大量评论的文本分析,我们可以第一时间了解到产品的哪些方面是用户喜欢的,哪些方面是用户比较嫌弃的,哪些是无关痛痒的“伪需求”,力求在短时间内改善产品的功能与设计。


    综上所述,相关文本数据的来源多样,而且覆盖了非常广泛的话题。任何和产品/服务相关的陈述和评论本质上都是有用的信息,因为这些陈述可以让产品/品牌所有者了解用户的最真实的想法。


类别 最新动态   时间:2017年03月17日 作者:西安网络公司

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